python自动化运维平台（python开发运维平台）

本篇文章给大家谈谈python自动化运维平台，以及python开发运维平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享python自动化运维平台的知识，其中也会对python开发运维平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台
• 2、python自动化运维是干什么的
• 3、python自动化运维是做什么的
• 4、Python自动化运维需要掌握什么
• 5、Python能用来做什么？

如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

Django- 一个开放源代码python自动化运维平台的 Web 应用框架python自动化运维平台，由 Python 写成python自动化运维平台，采用了 MVC python自动化运维平台的软件设计模式；
rpyc- 一个 Python 实现的 RPC 和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、回调等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 开发的自动化配置管理与流程控制组件；
Mysql- 是一个非常流行的关系型数据库管理系统。
二、平台架构设计
1、 OMServer 架构图
大家对这个架构应该不会感到陌生，三层结构也是目前主流的运营平台架构。
2、 架构说明
OMServer 平台为三层架构，分别为 WEB 交互层、分布式计算层、集群管理服务层。
1） 、第一层python自动化运维平台：即为 WEB 交互层，典型的 B/S 架构，以供管理员操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基于 Django 开发；
2） 、第二层：分布式计算层，提供与主控端的连接通道，采用的是 rpyc 传输协议，协议操作流程：前端模块参数 - 加密传输 - 任务执行 - 返回结果集 - 解密输出。
3） 、第三层：集群管理服务层，整合 Python 主流的远程操作组件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），对被控端（业务服务器集群）进行管理，其中主控端可以根据不同 IDC 环境，采用多地多点的管理方式，可提升冗余度及执行效率。主控端操作模块以不同 Python 文件加以区分，便于维护，可灵活定制操作逻辑及横向扩展等特点。

python自动化运维是干什么的

运维自动化是一组将静态python自动化运维平台的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。运维自动化设计思想（推荐学习python自动化运维平台：Python视频教程）
管理体系化
工作流程化
人员专业化
任务自动化
任务自动化
环境定义自动化
部署自动化
监控自动化
为什么选python做自动化运维
自动化运维关心问题
自动化
易实现
跨平台
轻量级
适合自动化运维编程语言特点
丰富的第三方库
学习成本低
跨平台
轻量级
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python自动化运维是做什么的

随着技术的进步、业务需求的快速增长python自动化运维平台，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器python自动化运维平台，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化python自动化运维平台，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确；运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。

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运维自动化设计思想：

管理体系化

工作流程化

人员专业化

任务自动化

任务自动化

环境定义自动化

部署自动化

监控自动化

为什么选python做自动化运维

自动化运维关心问题：

自动化

易实现

跨平台

轻量级

适合自动化运维编程语言特点：

丰富的第三方库

学习成本低

跨平台

轻量级

Python自动化运维需要掌握什么

自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。

Python能用来做什么？

python的用途
1、Web开发
Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。
Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。
常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。
许多知名的互联网企业将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……
由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现。
2、网络爬虫
许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。
距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：
从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；
对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；
爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；
按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……
应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。
3、人工智能
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？
因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。
而Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。
4、数据分析
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。 关于python自动化运维平台和python开发运维平台的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 python自动化运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python开发运维平台、python自动化运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。